一、伦理风险的识别维度
基于大中小不同学段差异,构建多维风险识别框架。价值导向维度:关注AI智能体是否传递错误价值观、是否偏离主流意识形态、是否弱化国家与社会核心价值引领等风险。数据伦理维度:聚焦AI智能体在数据收集、存储、使用与共享的过程中,是否侵犯学生与教师隐私、是否存在数据泄露、是否滥用个人信息等风险。算法伦理维度:审视AI智能体的算法是否存在性别、地域、家庭背景等区别对待,从而加剧教育不公平,是否倾向于推荐娱乐化的内容而抑制小学生的认知能力发展。教学伦理维度:考察AI智能体是否过度替代与弱化教师角色、是否影响学生独立思考能力与价值判断能力培养等风险。同时分析各相关主体的责任界定是否清晰,是否存在监管缺位等导致伦理风险的问题。
二、分学段伦理风险类型多维度呈现
小学阶段:低认知水平下的风险聚焦。价值导向风险:AI智能体呈现的思政内容可能为追求趣味性而过度娱乐化,导致小学生对核心价值观理解片面。数据伦理风险:小学生个人信息保护意识薄弱,易被AI智能体过度采集家庭信息和个人行为数据而存在隐私泄露风险。算法伦理风险:AI智能体的娱乐化推荐易导致小学生认知浅层化。教学伦理维度:小学生易被AI智能体吸引而过度依赖,弱化认知能力发展。
中学阶段:思辨能力培养中的风险凸显。价值导向风险:中学生开始形成独立思维,若AI智能体对思政话题解读不当将引发思想困惑。算法伦理风险:AI智能体同质化推荐和歧视,将影响学生思维广度、加剧教育不公。数据伦理风险:中学生易沉迷AI游戏而泄露个人信息。教学伦理风险:中学生若过度依赖AI虚拟教师会弱化思辨能力。
大学阶段:意识形态安全中的风险深化。价值导向风险:大学思政课注重培养学生家国情怀,若AI智能体出现意识形态偏差,会弱化价值引领作用。数据伦理风险:大学思政课常涉及学生实践、思想动态等敏感数据,若AI智能体共享之,易出现数据滥用、隐私泄露等风险。算法伦理风险:大学思政课重视探究性学习,若AI智能体推荐资源存在偏差,可能影响探究成果的客观公正性。教学伦理风险:若大学教师过度依赖AI智能体教学,可能弱化师生情感共鸣和大学生批判能力、创新能力等高阶能力培养。
三、不同学段伦理风险的差异化分析
风险强度与影响对象差异。随着学生年龄增长、认知能力提升与思政课内容梯度递增,伦理风险呈现“由浅入深、由表及里”的变化趋势。小学阶段风险多集中于表面的价值认知与数据隐私,主要影响学生个人的价值启蒙与身心健康。中学阶段风险多集中于算法个性化推荐的信息茧房、认知和思维固化,不仅影响学生个人,还可能影响教学秩序等。大学阶段风险深入到意识形态、学术伦理等深层领域,不仅对学生思想观念、社会稳定影响更为深远,也可延伸至学术领域、社会层面,甚至对国家意识形态安全产生潜在威胁。
学段风险差异的核心成因分析。一是学生认知能力差异。小学生具象思维为主,易受AI表象影响；中学生抽象思维发展,对AI思辨需求强；大学生批判思维发展,对AI意识形态倾向更敏感。二是思政课教学目标差异。小学阶段侧重情感启蒙,风险集中于“内容趣味性与价值性失衡”；中学阶段侧重价值认知,风险集中于“算法公平与思辨培养冲突”；大学阶段侧重思想塑造,风险集中于“意识形态安全与学术自由平衡”。三是AI应用场景差异。小学阶段以“内容呈现”为主,风险源于内容设计；中学阶段以“个性化学习”为主,风险源于算法逻辑；大学阶段以“批判性学习”为主,风险源于数据来源。
【作者辛玉玲系常州大学马克思主义学院副教授；方俊系常州大学马克思主义学院讲师。本文系江苏省教育规划重点课题“生成式AI教育应用的伦理风险治理研究”(项目编号:B-b/2024/01/147)】
基于大中小不同学段差异,构建多维风险识别框架。价值导向维度:关注AI智能体是否传递错误价值观、是否偏离主流意识形态、是否弱化国家与社会核心价值引领等风险。数据伦理维度:聚焦AI智能体在数据收集、存储、使用与共享的过程中,是否侵犯学生与教师隐私、是否存在数据泄露、是否滥用个人信息等风险。算法伦理维度:审视AI智能体的算法是否存在性别、地域、家庭背景等区别对待,从而加剧教育不公平,是否倾向于推荐娱乐化的内容而抑制小学生的认知能力发展。教学伦理维度:考察AI智能体是否过度替代与弱化教师角色、是否影响学生独立思考能力与价值判断能力培养等风险。同时分析各相关主体的责任界定是否清晰,是否存在监管缺位等导致伦理风险的问题。
二、分学段伦理风险类型多维度呈现
小学阶段:低认知水平下的风险聚焦。价值导向风险:AI智能体呈现的思政内容可能为追求趣味性而过度娱乐化,导致小学生对核心价值观理解片面。数据伦理风险:小学生个人信息保护意识薄弱,易被AI智能体过度采集家庭信息和个人行为数据而存在隐私泄露风险。算法伦理风险:AI智能体的娱乐化推荐易导致小学生认知浅层化。教学伦理维度:小学生易被AI智能体吸引而过度依赖,弱化认知能力发展。
中学阶段:思辨能力培养中的风险凸显。价值导向风险:中学生开始形成独立思维,若AI智能体对思政话题解读不当将引发思想困惑。算法伦理风险:AI智能体同质化推荐和歧视,将影响学生思维广度、加剧教育不公。数据伦理风险:中学生易沉迷AI游戏而泄露个人信息。教学伦理风险:中学生若过度依赖AI虚拟教师会弱化思辨能力。
大学阶段:意识形态安全中的风险深化。价值导向风险:大学思政课注重培养学生家国情怀,若AI智能体出现意识形态偏差,会弱化价值引领作用。数据伦理风险:大学思政课常涉及学生实践、思想动态等敏感数据,若AI智能体共享之,易出现数据滥用、隐私泄露等风险。算法伦理风险:大学思政课重视探究性学习,若AI智能体推荐资源存在偏差,可能影响探究成果的客观公正性。教学伦理风险:若大学教师过度依赖AI智能体教学,可能弱化师生情感共鸣和大学生批判能力、创新能力等高阶能力培养。
三、不同学段伦理风险的差异化分析
风险强度与影响对象差异。随着学生年龄增长、认知能力提升与思政课内容梯度递增,伦理风险呈现“由浅入深、由表及里”的变化趋势。小学阶段风险多集中于表面的价值认知与数据隐私,主要影响学生个人的价值启蒙与身心健康。中学阶段风险多集中于算法个性化推荐的信息茧房、认知和思维固化,不仅影响学生个人,还可能影响教学秩序等。大学阶段风险深入到意识形态、学术伦理等深层领域,不仅对学生思想观念、社会稳定影响更为深远,也可延伸至学术领域、社会层面,甚至对国家意识形态安全产生潜在威胁。
学段风险差异的核心成因分析。一是学生认知能力差异。小学生具象思维为主,易受AI表象影响；中学生抽象思维发展,对AI思辨需求强；大学生批判思维发展,对AI意识形态倾向更敏感。二是思政课教学目标差异。小学阶段侧重情感启蒙,风险集中于“内容趣味性与价值性失衡”；中学阶段侧重价值认知,风险集中于“算法公平与思辨培养冲突”；大学阶段侧重思想塑造,风险集中于“意识形态安全与学术自由平衡”。三是AI应用场景差异。小学阶段以“内容呈现”为主,风险源于内容设计；中学阶段以“个性化学习”为主,风险源于算法逻辑；大学阶段以“批判性学习”为主,风险源于数据来源。
【作者辛玉玲系常州大学马克思主义学院副教授；方俊系常州大学马克思主义学院讲师。本文系江苏省教育规划重点课题“生成式AI教育应用的伦理风险治理研究”(项目编号:B-b/2024/01/147)】